OpenAI 在 2026 年 9 月 29 日於舊金山舉行 DevDay。這場常被稱為「ChatGPT 開發者大會」的活動，正式名稱是 OpenAI DevDay；今年值得關注的改變，是使用者交付一項工作後，AI 如何持續執行、保留進度，再把需要判斷的決定交回人手中。活動日期與地點見官方網站。

本文以 2026 年 10 月 1 日可取得的官方資料為準，聚焦個人工作與開發流程。以下產品能力來自文件，影響判讀則是 KeepInAI 編輯分析；我們沒有實測新模型的速度或成功率。

Dots：讓工作在兩次對話之間繼續

今年的關鍵產品之一是 Dots。官方將它定位為持續工作的 agent：使用者給它目標、界定可自主處理的範圍，它便能在對話之間追蹤進度。Dots 由 GPT-6 Astra 驅動，擁有自己的雲端電腦與瀏覽器，即使使用者的電腦關閉，也能繼續處理雲端工作；遇到需要人判斷的決策，再帶回結果或問題。目前正逐步向符合資格的帳戶推出。來源：Meet dots。

編輯分析：這讓「幫我整理一次資料」與「持續追蹤這項專案」成為不同層次的委託。例如追蹤產品發布，任務描述就應包含資料來源、完成條件，以及何時需要通知使用者。讀者真正要驗收的，是 agent 能否記住未完成事項、辨認重要變化，並在權限範圍內完成後續。

這也不代表每個 ChatGPT 帳戶今天就能用到 Dots。逐步開放與已宣布的功能需要分開看；規劃工作流程前，先確認自己的帳戶與工作區是否符合資格。

GPT-6.1 Sol：價格更低，品質仍要用自己的任務驗證

GPT-6.1 Sol 主打複雜程式開發、computer use 與專業工作。官方稱其效能接近 Astra，並要求開發者用自己的任務比較品質與成本。模型接受文字與圖片輸入，輸出文字；API 的工具呼叫應使用 Responses API，Chat Completions 雖受支援，但不提供工具呼叫。來源：GPT-6.1 Sol 模型文件。

截至本文查核日，Standard 模式、輸入不超過 272K tokens 的每百萬 tokens 費率為：輸入 2 美元、快取輸入 0.10 美元、輸出 10 美元。長上下文、其他處理模式、區域處理及工具費用另有條件，不能把這三個數字當成所有請求的總成本。來源：模型定價與條件。

編輯分析：對開發團隊，應比較「完成一次工作花多少錢」。同一個 bug 修復，如果需要更多重試、人工檢查或工具操作，較低的 token 單價仍可能換來較高的交付成本。評估新模型時，至少保留任務成功率、人工介入次數與總費用，才知道它適合承接哪一段工作。

Ultrafast：加速有條件，別直接換算成專案工期

Astra Ultrafast 已出現在 API 與 Codex 的更新中。API 文件說明，它主要縮短輸出 tokens 之間的等待時間；GPT-6 Astra 的 API 存取仍受 rate limits 限制，支援全球處理與美國資料落地，未支援歐盟等其他區域推論落地。官方也建議工具呼叫密集的 agent 使用 WebSockets，降低網路往返造成的延遲。來源：Ultrafast mode。

Codex 與 ChatGPT Work 的 Ultrafast 則有方案門檻：官方公告列出 Pro 每月 500 美元方案，以及符合資格的 Enterprise、Edu；企業工作區也受管理員設定與推論資料落地要求限制。來源：DevDay 2026 更新總覽。

編輯分析：模型輸出變快，無法等比例縮短整項任務。安裝依賴、執行測試、等待外部服務與人工審查，都可能是主要耗時。導入前先量測瓶頸；需要快速來回互動的工作，與夜間批次整理資料，對延遲的價值並不相同。

開發工具的重點：把執行環境和接手流程補齊

可重用的 Codex Cloud environments，讓團隊先準備並測試 repository、依賴、工具與存取設定，再發布環境。之後每項新任務從該環境建立自己的隔離工作區。來源：Cloud environments。

另一方面，API changelog 記錄 9 月 29 日新增 Agents API 的 computer use：agent 可在 OpenAI 託管的瀏覽器完成工作，網站存取批准與登入由應用程式處理。來源：API changelog。

computer use 的文件進一步說明，應用程式需處理工作階段事件、網站授權與登入要求；收到登入回應，並不等於登入已成功。開發者仍要追蹤狀態並確認任務結果。來源：Agents API computer use。

編輯分析：這些更新解決的是交付鏈上的具體問題。可重用環境減少每次任務重新安裝與除錯的時間；瀏覽器操作則補足部分沒有合適 API 的流程。產品設計仍需回答：中途失敗如何恢復、使用者在哪裡接手，以及怎樣確認外部操作真的完成。

企業自動化：先確認 agent 用的是誰的帳戶

Team Tasks 可執行排程或事件觸發的工作，使用團隊 service account 與設定好的 app connections 在雲端運作。官方提醒，連接帳戶的資料與操作權限，可能超過個別成員自己的存取範圍。來源：Team Tasks 管理文件。

編輯分析：當 agent 從單人助手走向團隊工作，權限設計就成為產品功能的一部分。一項「整理客戶近況」的任務，應明確指定使用哪個帳戶、讀取哪些資源、結果提供給誰，以及哪些後續動作可以自動執行。這些條件影響資料能否安全流動，也決定結果是否值得信任。

開發者現在可以做的三件事

這次大會顯示 OpenAI 正把模型、執行環境與持續工作整合成更完整的產品。這是我們對公告的判讀；實際價值仍取決於能否穩定完成任務。

  1. 挑一項邊界清楚的工作。例如產出含來源的競品更新摘要，先定義完成條件，再決定是否需要持續執行。
  2. 建立既有流程的基準。記錄耗時、成功率、人工介入與成本，用同一組任務比較新模型或速度模式。
  3. 先做可審查的交付。要求 agent 提供來源、修改差異或操作結果，再逐步擴大自主執行範圍。

對一般讀者，可以先關注帳戶何時獲得新能力；對開發者，更值得追問的是：當 agent 持續工作時，你的系統能否看見進度、處理例外，並確認交付已完成。

查核範圍與延伸閱讀

本文查核的是 2026 年 DevDay 與截至 10 月 1 日的官方文件，沒有把 2025 年的 Apps SDK、AgentKit 發布當成今年新消息。官方文件可能持續更新；帳戶實際供應狀態、費率與限制，請以連結中的最新版本為準。